python opencv调用笔记本摄像头

 更新时间:2019年08月28日 11:11:44   作者:Jayson_han  
这篇文章主要为大家详细介绍了python opencv调用笔记本摄像头,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

通过查看书籍,自己总结了一下,怎样用python代码实现调用笔记本摄像头的功能。

这主要是通过opencv中cv2模块来实现这个功能。其中是调用cv2中的函数,比如:imread()函数,imshow()函数等等....

以下是具体的实现代码:

1.通过窗口展示图片:

import cv2
 
"""
:param
 无
:return
 无
"""""
 
# 读取图片
img = cv2.imread("index.jpeg", 0)
 
img2=cv2.imread("feifei.jpeg",0)
# 显示图片,第一个参数是窗口名称,第二个参数是图片名字
cv2.imshow("image", img)
#设置图片窗口延迟,参数为0,键盘无限期的等待键入。
cv2.waitKey(0)
#删除所有新建的窗口
# cv2.destroyAllWinfdows()
#删除指定的窗口
cv2.destroyWindow("image")

图片展示如下:

2.自定义图片展示窗口,可以调整窗口的大小,针对图片比较大的,可以适当调整。

#自定义图片打开窗口,大小可以调节
# 先自定义一个窗口,参数一是窗口名称,参数2是可以调整窗口大小
cv2.namedWindow("image", cv2.WINDOW_NORMAL)
# 显示图片
cv2.imshow("image", img)
# 设置图片窗口延迟
cv2.waitKey(0)
# 设置关闭所有的图片窗口
cv2.destroyAllWindows()

3.保存图片的功能

"""
:param
 无
:return
 无
功能:通过s键,保存图片
"""""
# 读取图片
img = cv2.imread("index.jpeg", 0)
# 通过窗口显示图片
cv2.imshow("image", img)
# 设置图片窗口显示延迟
k = cv2.waitKey(0)
if k == 27:
 # 27是代表esc键
 cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord("s"):
 # 保存图片,新命名index2.jpg
 cv2.imwrite("index2.jpg", img)
 cv2.destroyAllWindows()

接下来是通过cv2中的VideoCapture()调用电脑的摄像功能。

具体实现代码如下:

"""
:param
 无
:return
 无
功能:调用笔记本摄像头获取视频图片
"""""
import numpy as np
import cv2
#调用笔记本内置摄像头,所以参数为0,如果有其他的摄像头可以调整参数为1,2
cap=cv2.VideoCapture(0)
while True:
 #从摄像头读取图片
 sucess,img=cap.read()
 #转为灰度图片
 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 #显示摄像头,背景是灰度。
 cv2.imshow("img",gray)
 #保持画面的持续。
 k=cv2.waitKey(1)
 if k == 27:
  #通过esc键退出摄像
  cv2.destroyAllWindows()
  break
 elif k==ord("s"):
  #通过s键保存图片,并退出。
  cv2.imwrite("image2.jpg",img)
  cv2.destroyAllWindows()
  break
#关闭摄像头
cap.release()

摄像头展示如下:

我们知道matplotlib是一个跟强大的绘图软件,当然在这里也可以用matplotlib将图片展示在坐标中。

"""
:param
 无
:return
 无
功能:使用matplotlib显示图片
"""""
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
#读取图片
img=cv2.imread("feifei.jpeg",0)
#利用matplotlib显示图片
plt.imshow(img,cmap="gray",interpolation="bicubic")
#设置x,y坐标轴
plt.xticks([]),plt.yticks([])
#将图片在坐标中展示
plt.show()

以上的内容整理自《opencv官方教程中文版》。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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